数据挖掘导论第8章中文PPT课件
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大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)
大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)目录•大数据概述与背景•数据分析基础•数据挖掘技术与方法•大数据在各行各业应用案例•大数据挑战与机遇并存•企业如何布局大数据战略•总结回顾与展望未来发展趋势大数据概述与背景大数据定义及特点定义大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
特点大数据具有数据量大、数据种类多、处理速度快、价值密度低等特点。
大数据产生背景互联网发展随着互联网技术的不断发展和普及，人们产生的数据量呈指数级增长，传统的数据处理方法已经无法满足需求。
物联网兴起物联网技术的兴起使得设备间的连接和数据交互变得更加频繁和复杂，产生了大量的数据。
社交媒体普及社交媒体的普及使得人们更加愿意分享自己的信息和观点，形成了海量的用户生成数据。
大数据发展趋势数据驱动决策未来企业将更加依赖数据进行决策，大数据将成为企业核心竞争力的重要组成部分。
人工智能与大数据融合人工智能技术的发展将促进大数据的自动化处理和分析，提高数据处理效率和准确性。
数据安全和隐私保护随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护将成为越来越重要的问题，需要采取更加有效的措施来保护用户隐私和数据安全。
跨领域应用拓展大数据将在更多领域得到应用拓展，如医疗、教育、金融等，推动这些领域的数字化转型和创新发展。
数据分析基础结构化数据非结构化数据半结构化数据数据来源数据类型及来源01020304如关系型数据库中的表格数据，具有固定的数据结构和类型。
如文本、图像、音频、视频等，没有固定的数据结构和类型。
如XML 、JSON 等格式的数据，具有一定的数据结构但不完全固定。
包括企业内部数据、公开数据、第三方数据等。
数据预处理与清洗去除重复、无效、错误数据，填充缺失值等。
将数据转换为适合分析的格式和类型，如数值型、类别型等。
消除数据间的量纲差异，使数据具有可比性。
数据挖掘课件第八章1数据流
交通流量监测与预测
实时收集道路交通数据，通过数据流挖掘技 术分析交通流量变化规律，为交通管理部门 提供决策支持。
车辆轨迹分析
挖掘车辆行驶轨迹数据，分析道路使用情况、交通 拥堵状况以及出行规律，优化交通路线和调度方案 。
交通安全预警
基于交通事故和交通违规数据流，挖掘潜在 的安全隐患和风险点，及时发出预警信息， 降低交通事故发生率。
该算法的基本思想是利用已有的知识来快速学习新的数据，并不断更 新模型以适应数据流的变化。
增量学习算法的关键在于如何有效地整合新旧知识，以避免数据冲突 和模型过拟合。
增量学习算法的常见应用包括分类、回归和聚类等。
流数据聚类算法
流数据聚类算法是一种对 数据流进行聚类的算法， 旨在发现数据流中的模式 和结构。
数据流挖掘的未来展望
01
随着技术的不断发展，数据流挖掘将会面临更多的挑战和 机遇。
02
未来展望包括如何进一步提高数据流处理的实时性和准确性， 如何设计更加智能和自适应的数据流挖掘算法，以及如何更好
地应用数据流挖掘技术来解决实际问题。
03
数据流挖掘的未来发展还需要关注与其他技术的结合和创新， 如人工智能、机器学习、云计算等，以实现更加广泛的应用和
04
数据流挖掘的挑战与展 望
数据流处理的实时性挑战
实时数据流的处理需要高效的算法和强大的计算能力，以确保数据能够及 时处理并产生有价值的信息。
数据流中的噪声和异常值对实时分析的准确性造成影响，需要有效的过滤 和清洗机制。
实时数据流的处理需要快速的数据存储和检索机制，以确保数据能够快速 读取和处理。
数据挖掘课件第八章1 数据流
目 录
• 数据流概述 • 数据流挖掘的算法 • 数据流挖掘的实际应用 • 数据流挖掘的挑战与展望
实时收集道路交通数据，通过数据流挖掘技 术分析交通流量变化规律，为交通管理部门 提供决策支持。
车辆轨迹分析
挖掘车辆行驶轨迹数据，分析道路使用情况、交通 拥堵状况以及出行规律，优化交通路线和调度方案 。
交通安全预警
基于交通事故和交通违规数据流，挖掘潜在 的安全隐患和风险点，及时发出预警信息， 降低交通事故发生率。
该算法的基本思想是利用已有的知识来快速学习新的数据，并不断更 新模型以适应数据流的变化。
增量学习算法的关键在于如何有效地整合新旧知识，以避免数据冲突 和模型过拟合。
增量学习算法的常见应用包括分类、回归和聚类等。
流数据聚类算法
流数据聚类算法是一种对 数据流进行聚类的算法， 旨在发现数据流中的模式 和结构。
数据流挖掘的未来展望
01
随着技术的不断发展，数据流挖掘将会面临更多的挑战和 机遇。
02
未来展望包括如何进一步提高数据流处理的实时性和准确性， 如何设计更加智能和自适应的数据流挖掘算法，以及如何更好
地应用数据流挖掘技术来解决实际问题。
03
数据流挖掘的未来发展还需要关注与其他技术的结合和创新， 如人工智能、机器学习、云计算等，以实现更加广泛的应用和
04
数据流挖掘的挑战与展 望
数据流处理的实时性挑战
实时数据流的处理需要高效的算法和强大的计算能力，以确保数据能够及 时处理并产生有价值的信息。
数据流中的噪声和异常值对实时分析的准确性造成影响，需要有效的过滤 和清洗机制。
实时数据流的处理需要快速的数据存储和检索机制，以确保数据能够快速 读取和处理。
数据挖掘课件第八章1 数据流
目 录
• 数据流概述 • 数据流挖掘的算法 • 数据流挖掘的实际应用 • 数据流挖掘的挑战与展望
数据挖掘导论教材配套教学PPT——认识数据挖掘
2022年3月23日星期三
第7页，共65页
1.2.1 概念学习
清华大学出版社
1、传统角度（Classical View）
– 所有概念都有明确的定义。
2、概率角度（Probabilistic View）
– 对个别样本实例进行概括性描述，概括性说明构成了概率角度 中的概念。
3、样本角度（Exemplar View）
Yes
No
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
No
No
Good
Yes
Viral
Yes
Not good
Yes
Bacterial
Yes
Good
Yes
Viral
No
Unknown
No
Viral
Yes
Unknown
No
Bacterial
Yes
Not good
No
Bacterial
Yes
Not good
No
Viral
– 样本角度中的概念是将某个概念中的典型实例组成一个集合， 使用该集合来描述概念定义。
2022年3月23日星期三
第8页，共65页
清华大学出版社
1.2.2 归纳学习（Induction-Based Learning）
• 基于归纳的学习
– 机器学习方式 – 人类学习最重要方式之一
• 人类通过对事物的特定实例的观察，对所掌握的已有 经验材料研究。
2022年3月23日星期三
第5页，共65页
1.2 机器学习
1.2.1 概念学习
清华大学出版社
• 通过对大量实例进行训练，从中发现经验化规律的过程。 • 机器学习结果的通常表现形式为概念。 • 机器最擅长的是学习概念。 • 概念（Concept）
数据挖掘ppt课件
情感分析：情感词典构建、情感倾向判断等
情感词典构建
收集和整理表达情感的词汇，构 建情感词典，为情感分析提供基 础数据。
情感倾向判断
利用情感词典和文本表示模型， 判断文本的情感倾向，如积极、 消极或中立。
深度学习方法
如循环神经网络（RNN）、长短 期记忆网络（LSTM）等，用于捕 捉文本中的时序信息和情感上下 文。
通过准确率、灵敏度、特异度等指 标评估模型性能，将模型应用于实 际医疗场景中，提高医生诊断效率 和准确性。
疾病预测与辅助诊断模型构建
利用机器学习、深度学习等技术构 建疾病预测和辅助诊断模型，如决 策树、神经网络、卷积神经网络等 。
谢谢您的聆听
THANKS
模型评估与优化
通过准确率、召回率、F1值等 指标评估模型性能，采用交叉 验证、网格搜索等方法优化模
型参数。
金融欺诈检测模型构建与优化
金融欺诈类型及特点
信用卡欺诈、贷款欺诈、洗钱等。
数据来源与处理
交易数据、用户行为数据、第三方数据等，进行数据清洗、特征工程 等处理。
欺诈检测模型构建
利用有监督学习、无监督学习等技术构建欺诈检测模型，如支持向量 机、随机森林、聚类等。
数据挖掘ppt课件
CONTENTS
• 数据挖掘概述 • 数据预处理技术 • 关联规则挖掘方法 • 分类与预测方法 • 聚类分析方法 • 时间序列分析方法 • 文本挖掘技术 • 数据挖掘在实际问题中应用案
01
数据挖掘概述
定义与发展历程
定义
数据挖掘是从大量数据中提取出 有用信息和知识的过程。
发展历程
应用
FP-Growth算法适用于大型数据集和复杂关联规则的挖掘，如电商网站的推荐 系统、网络安全领域的入侵检测等。
《数据挖掘》PPT课件
➢ 数据挖掘应用系统开发 ➢ 数据挖掘技术的新应用 ➢ 数据挖掘软件发展
2020/12/9
数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
2020/12/9
数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
数据挖掘导论--第8章-聚类-2017-v3
8.2 K-均值聚类算法 K-means Clustering
K-means Clustering
K均值是基于原型的、划分的聚类技术。 典型的基于原型的、划分的聚类算法： K均值、 K中心点。
K均值用质心定义原型，其中质心是一组点的均值。 K均值聚类用 于n维连续空间中的对象。它试图发现用户指定个数（K）的簇（由 质心代表）。
分裂式的层次聚类，其层次过程的方向是自顶向下的，最初先将有 关对象放到一个簇中，然后将这个簇分裂，分裂的原则是使两个子 簇之间的聚类尽可能的远，分裂的过程也反复进行，直到某个终止 条件被满足时结束。不论是合并还是分解的过程，都会产生树状结 构，树的叶子节点对应各个独立的对象，顶点对应一个包含了所有 对象的簇。
不同的簇类型
明显分离的簇 :
簇是对象的集合，不同组中的任意两点之间的距离都大于组内任意 两点之间的距离。
基于原型的簇（基于中心的簇）
簇是对象的集合，其中每个对象到定义该簇的原型的距离比到其他 簇的原型的距离更近（或更加相似）。对于具有连续属性的数据， 簇的原型通常是质心，即簇中所有点的平均值。当质心没有意义是， 原型通常是中心点，即簇中最有代表性的点。这种簇倾向于呈球状。
8.3.1 基本的凝聚层次聚类算法 8.3.2 如何计算簇之间的邻近性 8.3.4 层次聚类的主要问题
8.4 DBSCAN
聚类算法的分类
大体上，主要的聚类算法可以划分为如下几类： 划分方法 层次方法 基于密度的方tion method） 给定一个有N个元组或者记录的数据集，划分方法将构造K个分组， 每一个分组就代表一个聚类，K<N。而且这K分组满足下列条件： 1）每一个分组至少包含一个数据记录； 2）每一个数据记录隶属于且仅属于一个分组； 对于给定的K，算法首先给出一个初始的分组方法，以后通过反复 迭代的方法改变分组，使得每一次改进之后分组方案都较前一次好， 所谓的“好”的标准就是同一分组的记录越相似越好，而不同分组 中的记录则越相异越好。 最著名与最常用的划分方法是k-均值方法和k-中心点方法。
数据挖掘概述课件
（5）建立模型
对建立模型来说要记住的最重要的事是它是一个反复的过程。需要仔细考 察不同的模型以判断哪个模型对你的商业问题最有用。
为了保证得到的模型具有较好的精确度和健壮性，需要一个定义完善的 “训练—验证”协议。有时也称此协议为带指导的学习。验证方法主要分为:
技术上的定义
数据挖掘（Data Mining）就是从大量 的、不完全的、有噪声的、模糊的、 随机的实际应用数据中, 提取隐含在 其中的、人们事先不知道的、但又是 潜在有用的信息和知识的过程。
商业角度的定义
数据挖掘是一种新的商业信息处理 技术, 其主要特点是对商业数据库 中的大量业务数据进行抽取、转换、 分析和其他模型化处理, 从中提取 辅助商业决策的关键性数据。
英国电信需要发布一种新的产品, 需要通过直邮的方式向客户推荐 这种产品。。。。。。
使直邮的回应率提高了100％
零售商店
GUS日用品零售商店需要准确 的预测未来的商品销售量, 降低 库存成本。。。。。。
通过数据挖掘的方法使库存成本比原 来减少了3.8%
税务局
美国国内税务局需要提高对 纳税人的服务水平。。。。 。。
在记录级提供历史 性的、动态数据信
息
Pilot Comshare
Arbor Cognos Microstrategy
在各种层次上提供 回溯的、动态的数
据信息
Pilot Lockheed
IBM SGI 其他初创公司
提供预测性的信息
数据挖掘是多学科的产物
数据库技术
统计学
机器学习
数据挖掘
可视化
人工智能
高性能计算
数据挖掘就是充分利用了统计学和人工智能技术的应用程 序, 并把这些高深复杂的技术封装起来, 使人们不用自己掌 握这些技术也能完成同样的功能, 并且更专注于自己所要 解决的问题。
数据挖掘导论完整版中文PPT
聚类分析：附加的问题与算法
第 9章
聚类分析：附加的问题与算法
在各种领域，针对不同的应用类型，已经开发了大 量聚类算法。在这些算法中没有一种算法能够适应 所有的数据类型、簇和应用。 事实上，对于更加有效或者更适合特定数据类型、 簇和应用的新的聚类算法，看来总是有进一步的开 发空间。 我们只能说我们已经有了一些技术，对于某些情况 运行良好。其原因是，在许多情况下，对于什么是 一个好的簇集，仍然凭主观解释。此外，当使用客 观度量精确地定义簇时，发现最优聚类问题常常是 计算不可行的。
基于网格的聚类
网格是一种组织数据集的有效方法，至少在低维空 间中如此。
其基本思想是，将每个属性的可能值分割成许多相 邻的区间，创建网格单元的集合。每个对象落入一 个网格单元，网格单元对应的属性区间包含该对象 的值。
存在许多利用网格进行聚类的方法，大部分方法是 基于密度的。
例子
基于网格的算法
DBSCAN多次运行产生相同的结果，而k均值通常 使用随机初始化质心，不会产生相同的结果。 DBSCAN自动地确定簇个数；对于k均值，簇个数 需要作为参数指定。然而，DBSCAN必须指定另 外两个参数：Eps和Minpts K均值聚类可以看作优化问题，即最小化每个点到 最近的质心的误差的平方和，并且可以看作一种统 计聚类的特例。DBSCAN不基于任何形式化模型 。
FCM的结构类似于K均值。 K均值可以看作FCM的 特例。 K均值在初始化之后，交替地更新质心和指派每个 对象到最近的质心。具体地说，计算模糊伪划分等 价于指派步骤。 与k均值一样，FCM可以解释为试图最小化误差的 平方和（SSE），尽管FCM基于SSE的模糊版本 。
第 9章
聚类分析：附加的问题与算法
在各种领域，针对不同的应用类型，已经开发了大 量聚类算法。在这些算法中没有一种算法能够适应 所有的数据类型、簇和应用。 事实上，对于更加有效或者更适合特定数据类型、 簇和应用的新的聚类算法，看来总是有进一步的开 发空间。 我们只能说我们已经有了一些技术，对于某些情况 运行良好。其原因是，在许多情况下，对于什么是 一个好的簇集，仍然凭主观解释。此外，当使用客 观度量精确地定义簇时，发现最优聚类问题常常是 计算不可行的。
基于网格的聚类
网格是一种组织数据集的有效方法，至少在低维空 间中如此。
其基本思想是，将每个属性的可能值分割成许多相 邻的区间，创建网格单元的集合。每个对象落入一 个网格单元，网格单元对应的属性区间包含该对象 的值。
存在许多利用网格进行聚类的方法，大部分方法是 基于密度的。
例子
基于网格的算法
DBSCAN多次运行产生相同的结果，而k均值通常 使用随机初始化质心，不会产生相同的结果。 DBSCAN自动地确定簇个数；对于k均值，簇个数 需要作为参数指定。然而，DBSCAN必须指定另 外两个参数：Eps和Minpts K均值聚类可以看作优化问题，即最小化每个点到 最近的质心的误差的平方和，并且可以看作一种统 计聚类的特例。DBSCAN不基于任何形式化模型 。
FCM的结构类似于K均值。 K均值可以看作FCM的 特例。 K均值在初始化之后，交替地更新质心和指派每个 对象到最近的质心。具体地说，计算模糊伪划分等 价于指派步骤。 与k均值一样，FCM可以解释为试图最小化误差的 平方和（SSE），尽管FCM基于SSE的模糊版本 。
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– 聚类的中心通常是质心，聚类中所有点的平均值，或聚类的最 “代表性”点
4个基于中心的集群
数据挖掘导论
9/29/2020
‹#›
集群类型：基于连续性
连续簇（最近邻或传递）
– 聚类是一组点，使得聚类中的点与不在聚类中的任何点更接近 （或更类似于）聚类中的一个或多个其它点。
8个连续簇
数据挖掘导论
9/29/2020
数据挖掘导论
六个集群
四个集群
9/29/2020
‹#›
集群类型
聚类是一组聚类 分层和分区集群之间的重要区别 部分聚类
– 将数据对象划分成非重叠子集（聚类），使得每个数据对象恰 好在一个子集中
分层聚类
– 组织为分层树的一组嵌套集群
数据挖掘导论
9/29/2020
‹#›
分割聚类
原始的点
数据挖掘导论
分割聚类
数据挖掘导论
在澳大利亚聚集降水
9/29/2020
‹#›
什么不是集群分析？
监督分类
– 有类标签信息
简单分割
– 按姓氏按字母顺序将学生分成不同的注册组
查询的结果
– 分组是外部规范的结果
图分区
– 一些相互关联和协同，但领域不相同
数据挖掘导论
9/29/2020
‹#›
集群的概念可能是模糊的
有多少个集群？
两个集群
9/29/2020
‹#›
层次聚类
p1 p2
p3 p4
传统分层聚类
p1 p2
p3 p4
非传统的分层聚类
数据挖掘导论
p1 p2 p3 p4
传统树图
p1 p2
非传统树状图
p3 p4
9/29/2020
‹#›
群集集之间的其他区别
独占与非独占
– 在非排他性聚类中，点可以属于多个聚类 – 可以表示多个类或“边界”点
数据挖掘导论
9/29/2020
‹#›
聚类类型：目标函数
由目标函数定义的集群
– 找到最小化或最大化目标函数的集群。 – 列举所有可能的方法，将点分成聚类，并通过使用给定的目标函数
评估每个潜在的集群的“好”。 （NP问题） – 可以有全球或地方目标。
分层聚类算法通常具有局部目标 部分算法通常具有全局目标
Baker-Hughes-UP,Dresser-Inds-UP,Halliburton-HLD-UP, Louisiana-Land-UP,Phillips-Petro-UP,Unocal-UP, Schlumberger-UP
Industry Group
Technology1-DOWN
Technology2-DOWN Financial-DOWN Oil-UP
– 说明相似性的类型 – 其他特性，例如自相关
尺寸 噪声和异常值 分发类型
Natl-Semiconduct-DOWN,Oracl-DOWN,SGI-DOWN, Sun-DOWN
Apple-Comp-DOWN,Autodesk-DOWN,DEC-DOWN, ADV-Micro-Device-DOWN,Andrew-Corp-DOWN, Computer-Assoc-DOWN,Circuit-City-DOWN,
数据挖掘集群分析：基本概念和算法
第二章 数据挖掘简介
数据挖掘导论
9/29/2020
1
什么是集群分析？
查找对象组，使得组中的对象将彼此相似（或相关），并 且与其他组中的对象不同（或不相关）
簇内距离被最小 化
群间距离最大化
数据挖掘导论
9/29/2020
‹#›
聚类分析的应用
理解
– 用于浏览的组相关文档，具 1
模糊与非模糊
– 在模糊聚类中，一个点属于每个聚类，其权重在0和1之间 – 权重必须为1 – 概率聚类具有类似的特征
部分与完整
– 在某些情况下，我们只想聚集一些数据
非均质对均质
– 集群的大小，形状和密度大不相同
数据挖掘导论
9/29/2020
‹#›
集群类型
分离良好的集群 基于中心的集群 连续簇 基于密度的聚类 属性或概念 由目标函数描述
有类似功能的组基因和蛋白
质，或具有相似价格波动的 2
组股票
总结
3
– 减少大型数据集的大小
4
Discovered Clusters
Applied-Matl-DOWN,Bay-Network-Down,3-COM-DOWN, Cabletron-Sys-DOWN,CISCO-DOWN,HP-DOWN,
DSC-Comm-DOWN,INTEL-DOWN,LSI-Logic-DOWN, Micron-Tech-DOWN,Texas-Inst-Down,Tellabs-Inc-Down,
– 聚类等效于将图形分成连接的组件，每个集群一个
– 想要最小化群集之间的边缘权重并且最大化群集内的边 缘权重
数据挖掘导论
9/29/2020
‹#›
输入数据的特性很重要
接近度或密度测量的类型
– 这是一个派生的度量，但是聚类的中心
稀疏性
– 说明相似性的类型 – 增加效率
属性类型
– 说明相似性的类型
数据类型
数据挖掘导论
9/29/2020
‹#›
集群类型：分离
分离的群集：
– 集群是一组点，使得集群中的任何点都比集群中的任何点更接 近（或更类似于）集群中的每个其他点。
3 well-separated clusters
数据挖掘导论
9/29/2020
‹#›
集群类型：基于中心
基于中心
– 群集是一组对象，使得群集中的对象比群集的“中心”更接近 （更类似于）任何其他群集的中心
Compaq-DOWN, EMC-Corp-DOWN, Gen-Inst-DOWN, Motorola-DOWN,Microsoft-DOWN,Scientific-Atl-DOWN
Fannie-Mae-DOWN,Fed-Home-Loan-DOWN, MBNA-Corp-DOWN,Morgan-Stanley-DOWN
– 全局目标函数方法的变化是将数据拟合到参数化模型。
从数据确定模型的参数。 混合模型假设数据是多个统计分布的“混合”。
数据挖掘导论
9/29/2020
‹#›
集群类型：目标函数…
将聚类问题映射到不同的域，并解决该域中的相关 问题
– 接近矩阵定义加权图，其中节点是被聚类的点，加权边 表示点之间的近似
‹#›
集群类型：基于密度
基于密度
– 簇是由低密度区域与其它高密度区域分开的点的密集区域。 – 当集群不规则或交织，并且存在噪声和异常值时使用。
6个基于密度的集群
数据挖掘导论
9/29ห้องสมุดไป่ตู้2020
‹#›
集群类型：概念集群
共享财产或概念集群
– 查找共享一些共同属性或表示特定概念的集群。 .
2个交叉的集群
4个基于中心的集群
数据挖掘导论
9/29/2020
‹#›
集群类型：基于连续性
连续簇（最近邻或传递）
– 聚类是一组点，使得聚类中的点与不在聚类中的任何点更接近 （或更类似于）聚类中的一个或多个其它点。
8个连续簇
数据挖掘导论
9/29/2020
数据挖掘导论
六个集群
四个集群
9/29/2020
‹#›
集群类型
聚类是一组聚类 分层和分区集群之间的重要区别 部分聚类
– 将数据对象划分成非重叠子集（聚类），使得每个数据对象恰 好在一个子集中
分层聚类
– 组织为分层树的一组嵌套集群
数据挖掘导论
9/29/2020
‹#›
分割聚类
原始的点
数据挖掘导论
分割聚类
数据挖掘导论
在澳大利亚聚集降水
9/29/2020
‹#›
什么不是集群分析？
监督分类
– 有类标签信息
简单分割
– 按姓氏按字母顺序将学生分成不同的注册组
查询的结果
– 分组是外部规范的结果
图分区
– 一些相互关联和协同，但领域不相同
数据挖掘导论
9/29/2020
‹#›
集群的概念可能是模糊的
有多少个集群？
两个集群
9/29/2020
‹#›
层次聚类
p1 p2
p3 p4
传统分层聚类
p1 p2
p3 p4
非传统的分层聚类
数据挖掘导论
p1 p2 p3 p4
传统树图
p1 p2
非传统树状图
p3 p4
9/29/2020
‹#›
群集集之间的其他区别
独占与非独占
– 在非排他性聚类中，点可以属于多个聚类 – 可以表示多个类或“边界”点
数据挖掘导论
9/29/2020
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聚类类型：目标函数
由目标函数定义的集群
– 找到最小化或最大化目标函数的集群。 – 列举所有可能的方法，将点分成聚类，并通过使用给定的目标函数
评估每个潜在的集群的“好”。 （NP问题） – 可以有全球或地方目标。
分层聚类算法通常具有局部目标 部分算法通常具有全局目标
Baker-Hughes-UP,Dresser-Inds-UP,Halliburton-HLD-UP, Louisiana-Land-UP,Phillips-Petro-UP,Unocal-UP, Schlumberger-UP
Industry Group
Technology1-DOWN
Technology2-DOWN Financial-DOWN Oil-UP
– 说明相似性的类型 – 其他特性，例如自相关
尺寸 噪声和异常值 分发类型
Natl-Semiconduct-DOWN,Oracl-DOWN,SGI-DOWN, Sun-DOWN
Apple-Comp-DOWN,Autodesk-DOWN,DEC-DOWN, ADV-Micro-Device-DOWN,Andrew-Corp-DOWN, Computer-Assoc-DOWN,Circuit-City-DOWN,
数据挖掘集群分析：基本概念和算法
第二章 数据挖掘简介
数据挖掘导论
9/29/2020
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什么是集群分析？
查找对象组，使得组中的对象将彼此相似（或相关），并 且与其他组中的对象不同（或不相关）
簇内距离被最小 化
群间距离最大化
数据挖掘导论
9/29/2020
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聚类分析的应用
理解
– 用于浏览的组相关文档，具 1
模糊与非模糊
– 在模糊聚类中，一个点属于每个聚类，其权重在0和1之间 – 权重必须为1 – 概率聚类具有类似的特征
部分与完整
– 在某些情况下，我们只想聚集一些数据
非均质对均质
– 集群的大小，形状和密度大不相同
数据挖掘导论
9/29/2020
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集群类型
分离良好的集群 基于中心的集群 连续簇 基于密度的聚类 属性或概念 由目标函数描述
有类似功能的组基因和蛋白
质，或具有相似价格波动的 2
组股票
总结
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– 减少大型数据集的大小
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Discovered Clusters
Applied-Matl-DOWN,Bay-Network-Down,3-COM-DOWN, Cabletron-Sys-DOWN,CISCO-DOWN,HP-DOWN,
DSC-Comm-DOWN,INTEL-DOWN,LSI-Logic-DOWN, Micron-Tech-DOWN,Texas-Inst-Down,Tellabs-Inc-Down,
– 聚类等效于将图形分成连接的组件，每个集群一个
– 想要最小化群集之间的边缘权重并且最大化群集内的边 缘权重
数据挖掘导论
9/29/2020
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输入数据的特性很重要
接近度或密度测量的类型
– 这是一个派生的度量，但是聚类的中心
稀疏性
– 说明相似性的类型 – 增加效率
属性类型
– 说明相似性的类型
数据类型
数据挖掘导论
9/29/2020
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集群类型：分离
分离的群集：
– 集群是一组点，使得集群中的任何点都比集群中的任何点更接 近（或更类似于）集群中的每个其他点。
3 well-separated clusters
数据挖掘导论
9/29/2020
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集群类型：基于中心
基于中心
– 群集是一组对象，使得群集中的对象比群集的“中心”更接近 （更类似于）任何其他群集的中心
Compaq-DOWN, EMC-Corp-DOWN, Gen-Inst-DOWN, Motorola-DOWN,Microsoft-DOWN,Scientific-Atl-DOWN
Fannie-Mae-DOWN,Fed-Home-Loan-DOWN, MBNA-Corp-DOWN,Morgan-Stanley-DOWN
– 全局目标函数方法的变化是将数据拟合到参数化模型。
从数据确定模型的参数。 混合模型假设数据是多个统计分布的“混合”。
数据挖掘导论
9/29/2020
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集群类型：目标函数…
将聚类问题映射到不同的域，并解决该域中的相关 问题
– 接近矩阵定义加权图，其中节点是被聚类的点，加权边 表示点之间的近似
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集群类型：基于密度
基于密度
– 簇是由低密度区域与其它高密度区域分开的点的密集区域。 – 当集群不规则或交织，并且存在噪声和异常值时使用。
6个基于密度的集群
数据挖掘导论
9/29ห้องสมุดไป่ตู้2020
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集群类型：概念集群
共享财产或概念集群
– 查找共享一些共同属性或表示特定概念的集群。 .
2个交叉的集群